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PREVISÃO DE VENDAS A CURTO PRAZO ORLANDO FIGUEIREDO "A previsão de negócios é freqüentemente um jôgo de azar: quendo há ecôrdo s6bre os resultados as conclusôes são provàvelmente decorrentes de méto- dos e razões divergentes entre si; quando as ~;~ sões são corretas isso re deve quase sempre a con- dições e fatôres que. não foram previstos:" - FRANK D. NEWBURY. A previsão de vendas constitui instrumento de grande va- lia para a organização industrial ou comercial. Entretanto, tem sido comparada freqüentemente a um jôgo de azar, pela margem de êrro possível nas estimativas de vendas futuras. Num país como o Brasil, em que as oscilações do mercado de bens manufaturados são substanciais e a in- flação crônica tem contribuído para prejudicar as mais sérias tentativas de previsão, o problema assume dimen- sões sérias. Se aliarmos a êsses fatos a escassez de esta- tísticas e dados oficiais, chegaremos a compreender a ale- gação freqüente de nossos empresários e administradores no sentido de que é impossível fazer previsão de vendas no Brasil. Convém ressaltar, de início, que com o advento dos com- putadores têm sido realizados grandes progressos na uti- lização de séries estatísticas para fins de previsão. Entre- tanto, a complexidade dos cálculos utilizados, os custos elevadíssimos dos computadores e a escassez ou mesmo inexistência de séries históricas fidedignas limitam bas- tante a utilização dêsse método pelas emprêsas brasilei- ORLANDO FIGUEIREDO- ProfeMOr-Adjunto do Dep81'tamento de Mercadologia e Co-Chefe do Centro de PesquÍJsas e Publicações, da Esccla de Administração de Emprê:as de São Paulo, da Fundação Getúlio Vargas ..

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PREVISÃO DE VENDASA CURTO PRAZOORLANDO FIGUEIREDO

"A previsão de negócios é freqüentemente um jôgode azar: quendo há ecôrdo s6bre os resultados asconclusôes são provàvelmente decorrentes de méto-dos e razões divergentes entre si; quando as ~;~sões são corretas isso re deve quase sempre a con-dições e fatôres que. não foram previstos:" - FRANKD. NEWBURY.

A previsão de vendas constitui instrumento de grande va-lia para a organização industrial ou comercial. Entretanto,tem sido comparada freqüentemente a um jôgo de azar,pela margem de êrro possível nas estimativas de vendasfuturas. Num país como o Brasil, em que as oscilações domercado de bens manufaturados são substanciais e a in-flação crônica tem contribuído para prejudicar as maissérias tentativas de previsão, o problema assume dimen-sões sérias. Se aliarmos a êsses fatos a escassez de esta-tísticas e dados oficiais, chegaremos a compreender a ale-gação freqüente de nossos empresários e administradoresno sentido de que é impossível fazer previsão de vendasno Brasil.

Convém ressaltar, de início, que com o advento dos com-putadores têm sido realizados grandes progressos na uti-lização de séries estatísticas para fins de previsão. Entre-tanto, a complexidade dos cálculos utilizados, os custoselevadíssimos dos computadores e a escassez ou mesmoinexistência de séries históricas fidedignas limitam bas-tante a utilização dêsse método pelas emprêsas brasilei-

ORLANDO FIGUEIREDO- ProfeMOr-Adjunto do Dep81'tamento de Mercadologiae Co-Chefe do Centro de PesquÍJsas e Publicações, da Esccla de Administraçãode Emprê:as de São Paulo, da Fundação Getúlio Vargas ..

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ras.' Métodos de correlação têm sido tentados, mas nova-mente a falta de informações sôbre as variáveis que serelacionam com a venda de produtos representa obstáculosério à sua utilização.Inúmeras emprêsas sentem-se, assim, obrigadas a confiarno julgamento de seus dirigentes e vendedores, e realizamas previsões simplesmente à base de acréscimos sôbre asvendas do ano anterior.Procuraremos apresentar neste artigo alguns métodos deprevisão de vendas, cuja vantagem principal está na uti-lização de dados fàcilmente acessíveis, compilados dentrodas próprias emprêsas, sôbre vendas nos meses e anos an-teriores.

PREVISÃO POR AMOSTRAS DE PEDIDOS

Imaginemos o problema com .que se defronta o diretor devendas de uma fábrica de tecidos de lã. As incertezassôbre o estilo e a moda fazem com que seja difícil prevera demanda por determinado tecido e ainda mais difícilestimar para a estação as vendas de determinado padrãoou côr. As mudanças de estilo de uma estação para outrafazem com que qualquer mercadoria que deixe de ser ven-dida ao final de uma estação se torne obsoleta e sujeitaa remarcações ruinosas. Por outro lado, se os estoques nãoforem adequados, muitas vendas serão perdidas no decor-rer da estação, com prejuízos substanciais para a emprêsa .Torna-se necessário, portanto, estabelecer um sistema deprevisão que permita à administração auferir as vanta-gens de decisões alternativas sôbre produção e estoques,em têrmos de receitas, custos e riscos envolvidos. O obje-tivo básico de tal sistema seria manter estoques em níveistais que as remarcações fôssem reduzidas ao mínimo e queo' mínimo de vendas fôsse perdido por falta de mercado-ria. Tal sistema não deve ser baseado em critérios inteira-

1) Para excelente discussão sôbre a utilização de séries históricas na pre-visão de vendas a icurto prazo recomendemos B leitura de: ROBERT L.McLAUGHIN, Time S~esFor«asting. Chicago: American MSl"ketingAssocietion, 1962."

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mente arbitrários como, por exemplo, no estoque máximode um mês de vendas, mas sim na aplicação de procedi-mentos racionais de previsão para os diversos itens queconstituem referido estoque.Na literatura especializada costuma-se designar retio e.s-timate ou "estimativa através de quocientes" o método deprevisão que consiste em utilizar o quociente de duasamostras que representam eventos passados para preveros mesmos eventos em data futura. Nos Estados Unidos,por exemplo, a Associação de Ferrovias Americanas temutilizado quocientes para estimar encomendas de cargaspara períodos futuros."A utilização de quocientes, relacionando-se pedidos entra-dos até certa data a fim de prever as vendas para deter-minada estação, é o denominador comum dos três méto-dos de previsão que passaremos a apresentar. O primeirodêles - que, à falta de melhor designação, chamaremos"método das vendas acumuladas" -. utiliza as vendas to-tais acumuladas até certa data para prever as vendas deuma linha de produtos no decorrer do ano. O método"Jantzen" utiliza quocientes que relacionam os pedidosde uma amostra de clientes a fim de estimar os pedidostotais para a estação. Já o método "Gardner-Schaffir" uti-liza conceitos probabilísticos para a previsão de vendas,não de uma linha de produtos como um todo, mas deitens específicos dessa linha.Convém esclarecer, desde logo, que os métodos a seremdescritos apresentam limitações; não devem, portanto, serutilizados indiscriminadamente. Essas limitações ficarãoevidentes no decorrer da exposição.

MÉTODO DAS VENDAS ACUMULADAS

Êsse método destina-se a prever as vendas totais paradeterminado ano, sendo a previsão revista periõdicamen-te, à medida que progridem as vendas da estação.

2) ROBERT FERBER, "On the Accuracy 01 -Businessmen's Erpectations",Current Economic Comment, vol. 16, maio de 1954, págs. 3 a 12.

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Suponhamos que estamos interessados em estimar as ven-das de um tecido leve de verão para. o ano corrente, ba-seando-nos nas informações que possuímos até o dia 1.0de junho de 1965. Um histórico das vendas dessa linhadurante o ano anterior é a informação básica que utili-zaremos.

O Quadro 1 exemplifica o processo de previsão usadonesse método. Observa-se que na primeira coluna temosos pedidos registrados parao ano de 1964, mês a mês; asegunda coluna representa os pedidos acumulados tam-bémmês'amês;porexemplo: os pedidos acumulados atéabril de 1964 somam 229 unidades; A terceira colunaapresenta o quociente estimador para cada mês; êsse quo-ciente. estimador é obtido dividindo-se os pedidos totaisdo anopelos pedidos acumulados em cada mês; por exem-plo: o quociente estimador para abril é de~,31 e é obtidodividindo-se as vendas do ano (759) pelas vendas acumu-ladas até abril (229). Observe o leitor que, para simpli-cidade de exposição, passaremos o chamar de "vendas" ospedidos entrados.

QUADRO 1: Previsêo de Vendas pelo Método das Vendas Acumuleâes

~I 1964 1965

M:ll:S I I( I Vendas

Quociente I Vendas VendasI Vendas I Acumu- Vendas I Acumu- Estimadas

II ladasEstimador I ladas para o Ano

IJaneiro ....• 38 38 19,97 62 62 1.240Fevereiro ... 52 90 8,43 87 149 1.260Março ..... 104 194 3,91 80 229 900Abril ....... 35 229 3,31 110 339 1.120Maia ....... 120 349 2,17 115 454 990Jw$o 36. 385 1,97Julho .....• 79 464 1,64Agôsto ....... 60 524 1,45Setembro ... 42 566 1,34Outubro .... 75 641 1,18Novembro 82 723 1,05Dezembro "".- 36 759

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Passemos agora para o ano de 1965. As vendas até junhosão ainda registradas mês a mês; o mesmo se dá com -asvendas acumuladas. As vendas acumuladas para qualquermês de 1965, multiplicadas pelo quociente estimadordomesmo mês do ano anterior, darão uma estimativa dasvendas totais para 1965; por exemplo: em janeiro; seadotássemos êsse processo, estimaríamos as vendas do anoem 1240, isto é, 19,97, que é o quocienteestimador parajaneiro de 1964 multiplicado por 62 (vendas em janeirode 1965). Já em maio a nossa estimativa das vendaspa-ra o ano seria de 990 unidades (2,17 x 454).·

Pode-se observar que as estimativas para o ano vão sendorevistas à medida que se colhem informações recentes sô-bre as vendas acumuladas até determinado mês. Convémnotar que em pràticamente todos os métodos de previsãode vendas há uma revisão mensal da previsão, que levaem conta o total de vendas acumuladas até a data.

Por outro lado, a projeção das vendas do ano à base dasvendas do ano anterior e das vendas acumuladas até adata exige muita cautela quando se trate de produto devendas morosas e quando os dados disponíveis sejam ape-nas referentes a alguns meses de operação.

MÉTODO "JANTZEN"

o método "Jantzen" de previsão de vendas a curto pra-zo foi desenvolvido pela emprêsa jantzen Inc., fabricantede artigos altamente sazonais, como trajes de banho e tra-jos esportivos para O verão. Representa um aperfeiçoa-mento sôbre o método anterior, no sentido de que leva emconsideração as alterações nos pedidos dos diferentes tiposde revendedores entre uma estação de vendas e outra. li

Na jantzen os vendedores começam a receber, no iníciodo outono americano (setembro--outubro de cada ano),encomendas iniciais que deverão sereI)tregues durante a

3) CARL VREELAND, "Th" }4nuen Metht:x1 oi Shorl-RaniJP ForeoBlSti~",]oumal of Market~, voI. 27, abril de' 1963, 'pá,!. 66 a ,70.

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primavera seguinte (abril--junho). Até o mês de abril to-dos os revendedores terão feito suas encomendas iniciais.Durante a estação de vendas no varejo, ou seja, prima-vera e início de verão (abril--julho) muitos dos revende-dores farão novas encomendas a fim de reabastecer osestoques. É com base nas encomendas iniciais que a Jan-tzen realiza as previsões de venda para a estação; na se-gunda quinzena de outubro uma amostra suficiente deencomendas iniciais já está registrada para que se possaproceder aos cálculos.Bàsicamente, o método procura estabelecer, com base nasencomendas iniciais de algumas lojas, qual o montanteglobal das encomendas iniciais de tôâes as lojas. A êssetotal deve ser acrescido o valor das encomendas repetidaspara reabastecer os estoques. Êsse valor é estimado à baseda relação média entre encomendas repetidas e encomen-das iniciais para os anos anteriores, em relação a cada tipode revendedor.

Dessa forma, temos as seguintes relações:(FÓRMULA 1)

Va.lor das EncomendasInciais para o Ano

Corrente

Encomendas Iniciais Encomendas Iniciaisde Tôdas as Lojas >~ das Lojas' até a Datapara o Ano Anterior

Encomendas Iniciais dasMesmas Lojas para o Ano

Anterior

Previsão de Vendaspara a Estação -

Corrente

(FÓRMULA 2)

Valor das Encomen-das Iniciais para o +

Ano Corrente

Valor estimado dasEncomendas Repetidas

Algumas qualificações se fazem necessárias a essasfórmulas:

• Nem tôdas as lojas que compraram no ano anteriorcomprarão no ano corrente. Daí um fator de correção tor-nar-se necessário. Assim, suponhamos que o valor total dasencomendas iniciais para o ano anterior tenha sido de US$1,000,000. Se as lojas que constituem a amostra para ocorrente ano (isto é, aquelas que efetuaram suas enco-mendas iniciais até a data) tiverem representado US$

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920,000 das encomendas iniciais do ano anterior, o fatorde correção será 0,92. O número de lojas que compraráde nôvo não é importante, pois o fator de correção é de-terminado pela proporção que as encomendas das lojasda amostra representam das encomendas iniciais do anoanterior.

• Algumas encomendas iniciais serão feitas por novosclientes, isto é, por lojas que, não compraram no ano ante-rior. As encomendas de artigos de novos clientes podemser mantidas separadas apenas para efeito de registro; nafórmula, porém, elas são combinadas para estabelecer arazão entre as encomendas iniciais do ano corrente e asdo ano anterior.

• A estimativa que se obtém é em dinheiro; está, por-tanto, sujeita à influência da inflação. Se interessar àemprêsa obter não o faturamento da estação corrente, maso número de unidades a serem vendidas, a Fórmula 1 po-derá ser corrigida, dividindo-se o valor das encomendasiniciais para o ano anterior pelo preço médio daquele pe-ríodo, e o valor das encomendas iniciais até a data pelopreço médio a ser obtido na estação corrente. Se se quisersimplesmente obter a previsão do faturamento, bastaráaplicar ao resultado que se obtiver pela Fórmula 1 umapercentagem que represente o acréscimo de preçosdu-rante o período.

Em resumo, façamos:

C = valor das encomendas iniciais de clientes antigos re-cebidas até a data;

A = valor das encomendas iniciais dos mesmos clientespara o ano anterior;

N = valor das encomendas iniciais de novos clientes atéa data;

K = fator de correção;

T = valor das encomendas iniciais de todos os clientespara oano anterior;

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R = valor estimado das encomendas repetidas para a es-tação corrente;

V = previsão de vendas para a estação corrente (emCr$) .

A fórmula de previsão seria, então, a seguinte:

(Fórmula 3) v ( C+-N)TK + RA

Se chamarmos

Pa - o preço médio do ano anterior, e

Pc - o preço médio do ano corrente,

poderemos obter a previsão de vendas em -unidedes, pelaseguinte fórmula:

(Fórmula 4) v TPa

C+NI Pc

K \ APa

RPc

o método adotado pela jantzen pode ser aplicado em inú-meras emprêsasque operam com grande número de clien-tes que realizam compras ano após ano. Quando o númerode produtos envolvidos não é muito grande e o númerode clientes não muito elevado, os registros podem ser fei-tos manualmente. Para grande volume de dados recomen-da-se o processamento mecânico ou eletrônico.

A Ientzen realiza uma primeira previsão cada ano e, du-rante os três primeiros meses da, estação, revê, semanal-mente, as previsões obtidas. Depois dêsse período as pre-visões são revistas a intervalos de duas a quatro sema-nas. Para cada revisão a amostra utilizada consiste nas

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encomendas iniciais realizadas até a data. Quando duasprevisões sucessivas se tomam quase idênticas, provàvel-mente as amostras utilizadas são representativas do mer-cado total para a estação. Segundo a experiência da Jan-tzen, uma amostra de encomendas que represente de 3 a6 por cento das encomendas iniciais do ano anterior é sufi-ciente para uma estimativa razoável.

PREVISÃO DE VENDAS PARA OS ITENS DE UMA LINHA

Os métodos descritos acima possibilitam estimar as ven-das totais de uma linha de produtos para uma estaçãocompleta. Tratemos agora do problema de determinar asprevisões para os itens específicos que compõem essa 'linha. Para um fabricante de tecidos, determinado tecidode lã, vendido dentro de uma faixa de preços através damesma via de distribuição, seria uma linha. Um item des-sa linha poderia ser uma combinação específica de pa-drões e côres, tal como xadrez vermelho e prêto, amareloliso etc..

FRANK B. GARDNER e K. H. SCHAFFIR, consultores daernprêsa norte-americana Arthur Anderson, recorreramaos métodos probabilísticos para solucionar o problema daprevisão ,':e vendas de artigos individuais componentes deuma linha de produtos. No caso específico mencionado atécnica foi utilizada para previsão de vendas e planeja-mento de estoques de uma emprêsa fabricante de tecidosde alta qualidade. 4

O primeiro passo do processo consiste em considerar omodo pelo qual as vendas estão-se desenvolvendo no de-correr da estação. A Figura 1 exemplifica um padrão típi-co de vendas para uma linha completa de produtos, daprimeira à quadragésima semana de uma estação. As ven-das realizadas até o fim de cada semana para essa linha

4) FRANK B. GARDNEli! e K. H. 5cHAFFIR, "BadlJe1int Production ThrouP.Sele» ForeclJiBtintr. Budllfrlin4, vol, I, n.O 4, págs. 18 a 22.

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estão representadas em percentagens das.vendas totais dalinha para tôda a estação. Observe-se que temos, então,uma curva que representa essas percentagens para cadasemana ·da estação. Normalmente pode-se observar que atendência das vendas é a de se desenvolverem lentamentenocomêço da estação, aumentado ràpidamente à medi-da que se aproximam do meio, chegando ao nível máximoe equilibrando-se quando se aproxima do final do período.Por exemplo: ao final da 8.a semana da estação podería-mos ter vendido cêrca de 23% das vendas totais da linhapara tôda a estação; ao final da 16.a semana essa percen-tagem poderia ter chegado a 53%;e ao final dá 24.a se-mana poderíamos ter cêrca de 68% das vendas realiza-das. Essa tendência básica pode variar de linha para linha,dependendo principalmente da duração da estação de ven-das e do mercado específico que o fabricante esteja ser-vindo. Torna-se necessário, portanto, determinar a dura-ção da estação de vendas a fim de determinar essa ten-dência básica das vendas descritas na Figura 1.

Em alguns mercados a duração da estação é relativamenteconstante e previsível de ano para ano. Para alguns itensé mesmo possível fixar o fim da estação de vendas comboa precisão, uma vez que ela depende dos programas deprodução dos fabricantes que estão ligados a datas festi-vas do ano, tais como Natal, Páscoa, Festas Juninas etc..Em muitas linhas, entretanto, a estação pode durar maisou menos em cada ano, tornando-se necessária uma revi-são freqüente nas estimativas. Nesse caso, para determi-nar que padrão mais de perto se aproxima daquele queestamos vivendo no momento, podem-se adotar algunsprocedimentos para estimar a duração das estações, co-mo, por exemplo, a comparação contínua das vendas atédeterminado dia:' para a corrente estação com vários pa-drões de vendas representando diferentes durações de es-tação.

Tratemos agora do problema de determinar as probabili-dades de venda para a linha como um todo e para itensespecíficos dentro dessa .Iinha. Uma palavra de cautela:

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o raciocínio probabilístico é, por vêzes, sutil, devendo por-tanto o leitor atentar para as diferentes interpretações quepodem ser dadas .aum dado probabilístico. Um exemploservirá para ilustrar essa dificuldade : através da observa-ção da Figura 1 podemos afirmar que na 12.8 semana,aproximadamente, poderíamos esperar ter vendido cêrca de40% das nossas vendas totais. Assim sendo, se 2.000 uni-dades tiverem sido vendidas até aquela data, poderemosdizer que o total de 2.000 unidades dividido por 40%,ou 5.000 unidades da linha, seria vendido durante a es-tação. Outra forma de dizer isso é a seguinte: metade dositens da linha teve vendas superiores a 40% e metadeteve vendas inferiores a essa cifra. Em têrmos de proba-bilidade, portanto, podemos dizer que temos 50% de cer-teza de que, as vendas até aquela data para qualquer itemda linha representam não mais que 40% das vendas daestação. Da mesma forma, podemos dizer que temos 50%de certeza de que as vendas até aquela data para qual-quer item da linha representam não menos que 40% dasvendas totais da estação.

Uma curva de vendas como a da Figura 1 pode ser con-siderada como limite de probabilidade de 50% para asvendas de itens individuais dentro dessa linha. É. muitomais difícil prever as vendas de um item específico doque da linha como um todo . Entretanto, através da aná-iise de vendas passadas pode. ser determinada a probabi-lidade de que qualquer item se desviará do padrão dasvendas totais por um montante especificado. A Figura 2ilustra uma situação específica: ao redor da curva típicade vendas da estação, colocamos diversos itens específicose os montantes das vendas dêsses itens no decorrer dassemanas sucessivas do período. Pode-se mostrar, por exem-plo, que ao fim da 16.8 semana 90% dos itens da linhateriam conseguido atingir 60% ou.menos das vendas to-tais da estação. Isso significa que 10% dos itens da linhateriam representado mais do que 60% das vendas daestação. Podemos determinar 'êsse limite de 90% atravésda observação dos dados de vendas de itens especificos,como os apresentados na Figura 2 .

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52 PREV[SAO DE VE!\rDAS A CURTO PRAZO R.A.E./l5

Figura 1- Padrão Típico de VendalJ

L.

I

30

iO-

1? "i6 20 24 4'J

SEMANAS

Figura 2 - Desvios dos Itens da Linha em Relação ao Pedré:» de Vendas(Itens A, B. C, D e E)

12 16 20

SEMANAS

24 J2 Jó 40

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Assim sendo, podemos dizer que estamos 90% certos deque as vendas totais da estação Serão 'de pelo menos 2.000unidades divididas por 60%, ou 3.333 unidades. Essa é,na realidade, uma estimativa mais conservadora do que8S 5.000 unidades que havíamos previsto com um nívelde 50%.Ainda na 16.a semana, no limite de probabilidade de 70%,as 2.000 unidades vendidas até o momento poderiam re-presentar 50% da estação, dando-nos, portanto, uma es-timativa de 2.000 unidades divididas por 50%, ou 4.000unidades para a estação. Essa estimativa, como notamos,situa-se entre a obtida com 90% e a obtida com 50%, ouseja, entre as estimativas de 3.333 e 5.000 unidades, res-pectivamente .Se o leitor tiver acompanhado o raciocínio exposto acima,poderá verificar que um limite de probabilidade de 100%implicaria em estarmos 100% certos de que as vendasaté o momento representam 100% da estação, ou seja,de que as vendas totais da estação serão de 2.000 unida-des divididas por 100%, o que dá exatamente 2.000 uni-dades. Outra forma de dizer isso é que podemos ter certe-za, ao nível de 100%, de vender sõmente quantidades demercadorias para as quais já recebemos pedidos e quenão receberemos outros pedidos nesta estação.

As informações colhidas sôbre pedidos entrados até certadata devem, portanto; ser analisadas,a fim de determinarque quantidades adicionais serão vendidas com níveis deprobabilidade especificados.

O Quadro 2 ilustra a utilização dessa técnica pela adminis-tração de' uma emprêsa. Um relatório, tendo-se como mo-dêlo êsse quadro, pode ser preparado, semanalmente,mostrando-se as quantidades adicionais que deveriam serfabricadas a fim de fazer face às vendas estimadas paraa estação, adotando-se diferentes probabilidades de ven-da. Aqui, portanto, o julgamento da direção de vendastorna-se importante, pois o planejamento da produção pa-ra o período implica num dado final fornecido pelo de-

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R.A.E./15 PREVffiAO DE VENDAS A CURTO PRAZO -55

partamento de vendas, e êsse dado final exige a adoção deuma das probabilidades dadas no Quadro .2 .

Os números entre parênteses nesse quadro indicam queas quantidades em estoques ou em processamento exce-dem as quantidades a serem vendidas, dentro da probabi...lidade de venda especificada.A título de ilustração, a primeira linha da coluna 6 doQuadro 2 deve ser interpretada da seguinte forma: coma probabilidade de 60% as 206 unidades do item 2501,vendidas até a data, representam 98% do total de vendasda estação, donde resulta uma estimativa de 206 unida-des divididas por 98%, ou seja, 210 unidades para a es-tação. Como existem 251 em estoque ou em processa-mento, já conta a emprêsa com um excesso de 41 uni-dades.A grande vantagem dêsse método é a de que as previsõespodem ser revistas semanalmente e a programação daprodução pode ser ajustada de acôrdo com a tendênciaobservada. A dificuldade maior é a identificação dos itensde uma linha de produtos cuja similaridade justifique tra-tá-los como elementos idênticos de um mesmo universo.Para alguns produtos, como vestuário e brinquedos, tal-vez seja necessário tratar cada artigo individualmente.

CONSIDERAÇÕES FINAIS

As técnicas descritas neste artigo foram idealizadas palaresolver os problemas de um fabricante de tecidos e de umfabricante de trajos de banho, mas sua aplicabilidade aoutras emprêsas não padece dúvida.

Os princípios adotados podem ser empregados por fabri-cantes de roupas, sapatos, brinquedos e, com as devidasmodificações, até por fabricantes de produtos menos su-jeitos à sazonalidade, tais como de tapêtes e utilidades do-mésticas de pequeno porte.

Não chegamos a discutir os pormenores envolvidos na co-leta e no registro de dados a serem utilizados nas previ-

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PREV!SAO DE VENDAS A CURTO PRAZO R.A.E./15

sões, pois O sistema a ser adotado dependerá, em grandeparte, do equipamento e do material humano à disposiçãodas emprêsas interessadas.

Reconhecemos que, quanto maior o volume de informa-ções a ser manipulado e quanto mais refinadas as previ-sões exigidas, tanto mais complexo se torna o processo,exigindo conhecimento de técnicas estatísticas mais ela-boradas e até mesmo uso de sistemas mecânicos ou ele-trônicos de processamento.

A nosso ver, é melhor prever com razoável margem deêrro do que não realizar previsão alguma, ou simplesmen-te utilizar "uma percentagem de acréscimo sôbre o anoanterior". Por isso, acreditamos que os métodos sugeri-dos neste artigo podem ser de valia para inúmeras em-prêsas que operam entre nós.